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Accuracy improvement of infrared monitoring for body temperature in cattle based on posture classification and machine learning

Accuracy improvement of infrared monitoring for body temperature in cattle based on posture classification and machine learning

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カテゴリ: 部門大会

論文No: 21pm1-PS3-27

グループ名: 【E】第36回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム

発行日: 2019/11/12

タイトル(英語): Accuracy improvement of infrared monitoring for body temperature in cattle based on posture classification and machine learning

著者名: 姚 沁坪(東京大学), 馬 賽(東京大学), 増田 誉(東京大学), 吉岡 耕治(農業・食品産業技術総合研究機構), 檜垣 彰吾(農業・食品産業技術総合研究機構), 伊藤 寿浩(東京大学)

要約(日本語): 畜産牛の体温を監視するため、赤外線体温モニタリングシステムが開発された。システムの精度を向上するため、機械学習による牛の姿勢推定ツールも開発された。 機械学習によって作成された膣温度予測モデルを使用すると、座位姿勢での予測温度と膣温度の間で相関と精度がそれぞれ0.709と0.20℃に増加した。さらに、牛の温度分布も調査された。

要約(英語): An infrared (IR) thermography system is developed to monitor body temperature of cattle. To improve accuracy of IR thermography, a machine learning based posture classification tool for cattle is also involved in this research. With the vaginal temperature prediction model made by machine learning, correlation and accuracy respectively are increased to 0.709 and 0.20℃ between predicted and vaginal temperature in sitting posture. Temperature distribution of cattle is also investigated.

PDFファイルサイズ: 537 Kバイト

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